FB廣告讓行銷人傷透腦筋，2017年Facebook行銷三大預測|數位時代 BusinessNext

隨著Facebook行銷的觸及率持續降低，意味著行銷人要達到過去的觸及度水準必須投入更多的廣告經費，讓行銷人員對Facebook廣告的投放感到相當頭痛。最近Facebook發表各項技術開發預測里程碑，也有許多國外專家預測Facebook的未來發展。

我認為，2017年，Facebook行銷的三個關鍵字將專注在「廣告」、「Messenger」及「Facebook Live」，這三大變革也代表Facebook的行銷人員又要忙著去學習新的應用方式！

預測一：Facebook廣告觸角多元化

第一個很不幸的消息是，Facebook會考慮讓社團都可以打廣告。原本Facebook將粉絲團定義為商用，而社團則是基於理念形成的非營利溝通工具，但Facebook的使用者可不會乖乖去遵守這些原則，他們發現因為演算法的調整，粉絲頁專貼文的觸及率持續降低，粉絲與粉絲專頁互動的情況也一直下降，但如果是社團，無論是觸及率或互動率都不受影響。

一樣都是宣傳訊息的工具，卻不用花大筆廣告費來宣傳，因此越來越多人利用Facebook社團來從事一些商業行為。

Facebook也觀察到這種情形，因此Facebook應該會朝此發展：「嘿，老兄，如果你想讓你社團成員都看貼文，就下點廣告吧！」當然，Facebook會考慮以社團人數當為收費的門檻。

此外，Facebook廣告的目標市場選擇也會朝向「細分」與「互動」兩個策略，Facebook近期推出的廣告新功能已針對過去365天內曾經於粉絲專頁互動過的用戶進行投放！

這項新功能已讓國內外許多行銷人員感到興奮，認為這有助於他們在「再行銷」方面的精進，但是關於「互動」這件事，預期將會有更多的選項可以選擇，「細分再細分」也能滿足某些行銷人員實驗的需求，持續投入更多的廣告費用！

預測二：Facebook Messenger不再只是溝通工具

全球每個月有10億人在使用Facebook Messenger，Facebook當然不會甘心只讓它淪為傳送訊息、檔案或照片的工具，近期報導〈Facebook Messenger begins testing ads…and they’re big〉指出，Facebook已經在泰國和澳洲進行小規模的Facebook Messenger廣告投放測試。

2017年，Facebook Messenger理應會推出「銷售」與「機器人」兩項重要功能，或者是結合兩者－－「銷售機器人」的功能。

事實上，2016年荷蘭航空已推出Facebook Messenger機器人，方便旅客可以直接從Facebook Messenger直接查詢航班資訊的功能，因此不難預期如何連結銷售功能將是下一個重點。

除銷售功能外，Facebook也會考直接「以訊息的方式」向粉絲們投放廣告，可預期這樣廣告的到達率將會更為提高！

當然，還有另外一項更邪惡的預測是Facebook有沒有可能將魔手伸進私人的對話訊息中？例如曾在Messenger中提到「旅行」，在對話中間就穿插關於「機票」或「飯店」的廣告，這麼做可能會引起很大的隱私權爭議，在短時間內實現的可能性不高。

但是如果以粉絲聊天的內容來擷取粉絲興趣，進行更精準的投放，這也是可能的選項之一，目前Facebook在設定使用者的興趣是以使用者經常針對哪一類貼文進行互動，但如果未來使用者的聊天內容也成為Facebook歸類「興趣」的項目，也不會太令人意外。

預測三：Facebook Live競逐全球最大影片網站

Facebook Live將會是2017年Facebook最大改變亮點，根據CNN新聞報導，Facebook創辦人佐克伯（Mark Zuckerberg）提到Facebook將會投資更多的影片原創內容，直接挑戰YouTube。

許多國外專家的預測都認為這將會直接衝擊全球媒體生態，改變使用者收視習慣。Facebook將會收購大型的電視頻道，或者自行開發新的電視內容，也會像YouTube在影片中置入各種廣告內容。

再來，這些影片將會連結更方便的即時購物功能。目前在台灣已經可以看到很多直播拍賣的方式，經常躍上台灣熱門直播排行榜，但Facebook並沒有辦法直接從中獲取任何好處，對Facebook使用者而言對這些直播拍賣也缺乏足夠購物信心。

Facebook挾著龐大的會員數，未來許多媒體也許得仰賴Facebook的流量，Facebook將會從上游建立內容，並透過終端的流量壓迫形成新的成功案例。接著，他們會試圖讓使用者習慣透過Facebook收看電視，並從中獲得更多的營收來源。

行銷人員該怎麼調整？

我常聽到不少行銷人員哀嚎Facebook的廣告介面經常改版，本來習慣用的介面，每次一改版就要花時間再找。但目前Facebook在廣告功能完整性還是所有數位媒體之最，在台灣市場，Facebook的廣告仍相當具有效益。行銷人員也只能努力學習，知道如何有效使用這些功能的企業，將會降低廣告成本和從更好的投資回報率中獲益。

行銷人員可以通過以下方式，適應Facebook上不斷變化的廣告格局：

使用Facebook像素追蹤轉換次數，並根據行銷真實目標優化廣告。
測試不同的技術，在各種新的廣告應用推出時都會有一段甜蜜期，如能及早進入狀況、操作得宜，將可享受甜蜜的果實。
查看適合自身產品和廣告型態和文案類型，設定好追蹤廣告成效的機制，並計算各種廣告型態的投資報酬率，就不會只是為了跟風而學習。

作者簡介：李銘尉（Vincent Li），玩行銷創辦人，從事數位行銷超過十年經驗。目前任教於中國科技大學、致理科技大學與中國文化大學教授，致力於大學中推動數位行銷與企劃課程之發展。

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快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。